Vorarlberg University of Applied Sciences
Online Publication Server University of Applied Science VorarlbergNot a member yet
2106 research outputs found
Sort by
Herausforderungen beim Einsatz von Ontologien im Product Lifecycle Management
Get PDFUnternehmen, die Ontologien mit einem Product Lifecycle Management (PLM) einführen, setzen auf fortschrittliche Technologien, um die Verwaltung von Produktdaten über den gesamten Lebenszyklus von der Konzeption über die Fertigung bis hin zur Entsorgung hinweg zu optimieren. Ein wichtiger Schritt dabei ist die Integration bestehender Systeme wie ERP, CRM und CAD und dessen Datenbanken. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass Daten konsistent und zugänglich bleiben, aber auch als Teil oder als Ganzes als Ontologie im PLM-System abgebildet und gewartet werden. Die Einhaltung von Normen und Standards von Ontologien stellt sicher, dass Produktdaten über verschiedene Systeme hinweg konsistent und interoperabel sind. Dies erleichtert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens sowie mit externen Partnern und Lieferanten. Gerade die Kommunikation mit externen Unternehmen erfordert besondere System um die Integrität und Nachverfolgbarkeit von Daten sicherzustellen. Blockchaining bietet ein unveränderliches und transparentes Register aller Transaktionen und Datenänderungen wie beispielsweise aus dem Supply Chain Management, dem Konfigurationsmanagement aber auch dem Rechts- und Compliance-Management. Ontologien in einem PLM-System müssen in der Lage sein, mit der wachsenden Menge an Daten und der zunehmenden Komplexität von Produkten und Prozessen Schritt zu halten. Skalierbarkeit ist daher ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung und dem Betrieb eines PLM-Systems. Die Wartung eines PLM-Systems umfasst nicht nur die regelmäßige Aktualisierung und Verbesserung der Software, die Unterstützung der Benutzer und die proaktive Überwachung, sondern auch das Anpassen und Optimieren der verwendeten Ontologie
Energy demand response in a food-processing plant: a deep reinforcement learning approach
Get PDFThe food industry faces significant challenges in managing operational costs due to its high energy intensity and rising energy prices. Industrial food-processing facilities, with substantial thermal capacities and large demands for cooling and heating, offer promising opportunities for demand response (DR) strategies. This study explores the application of deep reinforcement learning (RL) as an innovative, data-driven approach for DR in the food industry. By leveraging the adaptive, self-learning capabilities of RL, energy costs in the investigated plant are effectively decreased. The RL algorithm was compared with the well-established optimization method Mixed Integer Linear Programming (MILP), and both were benchmarked against a reference scenario without DR. The two optimization strategies demonstrate cost savings of 17.57% and 18.65% for RL and MILP, respectively. Although RL is slightly less efficient in cost reduction, it significantly outperforms in computational speed, being approximately 20 times faster. During operation, RL only needs 2ms per optimization compared to 19s for MILP, making it a promising optimization tool for edge computing. Moreover, while MILP’s computation time increases considerably with the number of binary variables, RL efficiently learns dynamic system behavior and scales to more complex systems without significant performance degradation. These results highlight that deep RL, when applied to DR, offers substantial cost savings and computational efficiency, with broad applicability to energy management in various applications
Advancing colour perception: exploring young children's colour discrimination in mixed reality
No full textOne of the world's most famous pyramids is not located in Egypt but is on a music album cover by the band Pink Floyd. However, not a pyramid but a prism, the iconic image of a beam of light turning into a rainbow is a powerful symbol that captures the complexities of colour perception across cultures and individuals. This study examines how children can discern colour gradations in mixed reality (MR) environments, utilising the widely employed Farnsworth-Munsell 100 Hue Test. The MR version of the test, adapted for use with the Meta Quest 3, was evaluated with 52 children aged between 5 and 17 years. The results revealed significant differences in colour discrimination among age groups. Younger children had more difficulty distinguishing hues, particularly in the green-blue spectrum. The findings also demonstrate the applicability of MR-based colour assessments for younger children, providing a fast-screening alternative to traditional physical colour vision testing. The study's outcomes are conclusively synthesised, highlighting their implications for colour discrimination in educational settings
Geschlechtsspezifische Einflussfaktoren auf den „Patient-Journey“ von Menschen mit Demenz nach Diagnosestellung
Get PDFIn Österreich schätzt man die Anzahl von Menschen mit Demenz (MmD) auf 147.000 Personen – mit einem deutlichen Anstieg in den nächsten Jahren ist zu rechnen. Für die Planung einer bestmöglichen Versorgung und Betreuung von MmD ist das Wissen über negative wie auch positive Einflussfaktoren auf den Krankheitsverlauf wesentlich. Im vorgestellten Projekt wurden detaillierte „Patient Journeys- (PJ)“ von 156 Patient:innen (67 % weiblich) der Gedächtnissprechstunde Psychiatrie Innsbruck ab der Diagnosestellung einer Demenz (zwischen 2006-2011) bis zum Tod retrospektiv analysiert. Es wurden klinische, soziodemographische und gesundheitsbezogene Daten der Patient:innen anhand der verfügbaren Krankengeschichten, ELGA Daten und des Sterberegisters strukturiert ausgewertet. Die Diagnose einer dementiellen Erkrankung wurde doppelt so häufig bei Frauen im Vergleich zu Männern gestellt, obwohl sich zwischen beiden Geschlechtern kein Unterschied bezüglich Alter, Bildungsgrad oder Schweregrad der dementiellen Erkrankung zum Zeitpunkt der Diagnosestellung zeigte. Die durchschnittliche Überlebenszeit bei Frauen war mit 6.37 Jahren über ein Jahr länger im Vergleich zu Männern. Besonders kardiovaskuläre Erkrankungen waren bei Männern häufiger - im Gegensatz dazu zeigten Frauen eine erhöhte Prävalenz von Schlafstörungen und affektiven Erkrankungen. Das Leben in einer Partnerschaft, weibliches Geschlecht und ein höheres kognitives Niveau zum Zeitpunkt der Diagnosestellung wirkte sich positiv auf die Lebenserwartung aus. Vorerkrankungen wie Karzinome, Delir und Vorhofflimmern waren geschlechtsunabhängig mit einem kürzeren Überleben nach der Diagnosestellung einer dementiellen Erkrankung assoziiert. Zusammenfassend sollte in der postdiagnostischen Betreuung von MmD ein besonderes Augenmerk auf die Stärkung von sozialen Strukturen und die bestmögliche Kontrolle von kardiovaskulären Erkrankungen gelegt werden. Patient:innen mit einem Delir und/oder einem Karzinom sollten als Risikopopulation für eine rasch progrediente dementiellen Erkrankung angesehen werden und möglichst umfassend wie auch engmaschig betreut werden
